### Materials for replicating “Choosing Women: Elite Preferences and women's underrepresentation in the candidate selection process”
### Authors: Malu A. C. Gatto & Marco Radojevic 
### Date: 26/08/2024

### This script prepares the raw conjoint data for analysis. It requires the file "CandidateFinal.csv". 

install.packages("installr")
library(installr)
updateR()


##Load Packages
library("tidyr")
library("stringr")
library("reshape2")
library("cjoint")
library("sandwich")
library("shiny")
library("plyr")
library("car")
library("stargazer")
library("cregg")
library("ggplot2")
library("scales")
library("ggthemes")
library("gridExtra")
library("ggpubr")
library("cowplot")
library("grid")
library("multiwayvcov")
library("lmtest")
library("MASS")
library ("cowplot")

##Set your working directory (set your own path here)
setwd("/Users/malugatto/Library/CloudStorage/GoogleDrive-maluaberceb@gmail.com/My Drive/Marco and Malu/Gatekeepers")

##Load data
data <- read.csv("CandidateFinal.csv", fileEncoding="latin1")


##Create variables that group responses to the same questions 

#Create variable that groups respondents' selections in round 1 of the conjoint
data$Conjoint_1 <- NA
data$Conjoint_1 <- ifelse(data$Left_Choice_1 == "Kandidat A" | data$Center_Choice_1 == "Kandidat A" |
                            data$Right_Choice_1 == "Kandidat A", "Kandidat A", data$Conjoint_1)
data$Conjoint_1 <- ifelse(data$Left_Choice_1 == "Kandidat B" | data$Center_Choice_1 == "Kandidat B" |
                            data$Right_Choice_1 == "Kandidat B", "Kandidat B", data$Conjoint_1)

#Create variable that groups respondents' selections in round 2
data$Conjoint_2 <- NA
data$Conjoint_2 <- ifelse(data$Left_Choice_2 == "Kandidat A" | data$Center_Choice_2 == "Kandidat A" |
                            data$Right_Choice_2 == "Kandidat A", "Kandidat A", data$Conjoint_2)
data$Conjoint_2 <- ifelse(data$Left_Choice_2 == "Kandidat B" | data$Center_Choice_2 == "Kandidat B" |
                            data$Right_Choice_2 == "Kandidat B", "Kandidat B", data$Conjoint_2)

#Create variable that groups respondents' selections in round 3
data$Conjoint_3 <- NA
data$Conjoint_3 <- ifelse(data$Left_Choice_3 == "Kandidat A" | data$Center_Choice_3 == "Kandidat A" |
                            data$Right_Choice_3 == "Kandidat A", "Kandidat A", data$Conjoint_3)
data$Conjoint_3 <- ifelse(data$Left_Choice_3 == "Kandidat B" | data$Center_Choice_3 == "Kandidat B" |
                            data$Right_Choice_3 == "Kandidat B", "Kandidat B", data$Conjoint_3)

#Create variable that groups respondents' selections in round 4
data$Conjoint_4 <- NA
data$Conjoint_4 <- ifelse(data$Left_Choice_4 == "Kandidat A" | data$Center_Choice_4 == "Kandidat A" |
                            data$Right_Choice_4 == "Kandidat A", "Kandidat A", data$Conjoint_4)
data$Conjoint_4 <- ifelse(data$Left_Choice_4 == "Kandidat B" | data$Center_Choice_4 == "Kandidat B" |
                            data$Right_Choice_4 == "Kandidat B", "Kandidat B", data$Conjoint_4)

#Create variable that groups respondents' selections in round 5
data$Conjoint_5 <- NA
data$Conjoint_5 <- ifelse(data$Left_Choice_5 == "Kandidat A" | data$Center_Choice_5 == "Kandidat A" |
                            data$Right_Choice_5 == "Kandidat A", "Kandidat A", data$Conjoint_5)
data$Conjoint_5 <- ifelse(data$Left_Choice_5 == "Kandidat B" | data$Center_Choice_5 == "Kandidat B" |
                            data$Right_Choice_5 == "Kandidat B", "Kandidat B", data$Conjoint_5)

#Create variable that groups respondents' selections in round 6
data$Conjoint_6 <- NA
data$Conjoint_6 <- ifelse(data$Left_Choice_6 == "Kandidat A" | data$Center_Choice_6 == "Kandidat A" |
                            data$Right_Choice_6 == "Kandidat A", "Kandidat A", data$Conjoint_6)
data$Conjoint_6 <- ifelse(data$Left_Choice_6 == "Kandidat B" | data$Center_Choice_6 == "Kandidat B" |
                            data$Right_Choice_6 == "Kandidat B", "Kandidat B", data$Conjoint_6)

#Create variable that groups respondents' selections in round 7
data$Conjoint_7 <- NA
data$Conjoint_7 <- ifelse(data$Left_Choice_7 == "Kandidat A" | data$Center_Choice_7 == "Kandidat A" |
                            data$Right_Choice_7 == "Kandidat A", "Kandidat A", data$Conjoint_7)
data$Conjoint_7 <- ifelse(data$Left_Choice_7 == "Kandidat B" | data$Center_Choice_7 == "Kandidat B" |
                            data$Right_Choice_7 == "Kandidat B", "Kandidat B", data$Conjoint_7)

#Create variable that groups respondents' selections in round 8
data$Conjoint_8 <- NA
data$Conjoint_8 <- ifelse(data$Left_Choice_8 == "Kandidat A" | data$Center_Choice_8 == "Kandidat A" |
                            data$Right_Choice_8 == "Kandidat A", "Kandidat A", data$Conjoint_8)
data$Conjoint_8 <- ifelse(data$Left_Choice_8 == "Kandidat B" | data$Center_Choice_8 == "Kandidat B" |
                            data$Right_Choice_8 == "Kandidat B", "Kandidat B", data$Conjoint_8)


#Create variables that group levels of respondents' party organisations (state, federal, district)
data$Executive <- paste(data$Ger_Executive, data$AT_Executive, data$CH_Executive)

#Create variables that group respondents' state 
data$State<- paste(data$Ger_State, data$CH_State, data$AT_State)

#Create variables that group respondents' party label 
data$Party <- paste(data$Ger_Party, data$CH_Party, data$AT_Party)

#Drop cases of respondents who did not agree to participate in the study (N=0)
data <- data[ which(data$Q1!="Ich stimme nicht zu an der Umfrage teilzunehmen"), ]

# Drop cases of respondents who were not selectors for party lists (N=531)
data <- data[ which(data$Executive!="  Nein"), ]
data <- data[ which(data$Executive!="Nein  "), ]
data <- data[ which(data$Executive!=" Kein Vorstandsmitglied "), ]
data <- data[ which(data$Executive!=" Bezirksvorstand "), ]

#Drop cases of respondents who did not declare ideology (N=25)
data <- data[ which(data$Rough_Ideology!=""), ]

#Examine number of respondents by gender and ideological position
table(data$Gender)

table(data$Rough_Ideology)

#Drop variables that are now grouped into single variables
myvars<- names(data) %in% c("Ger_Executive", "AT_Executive", "CH_Executive", 
                            "Ger_State", "AT_State",  "CH_State",
                            "Ger_Party", "CH_Party", "AT_Party", 
                            "Left_Choice_1", "Center_Choice_1", "Right_Choice_1",
                            "Left_Choice_2", "Center_Choice_2", "Right_Choice_2",
                            "Left_Choice_3", "Center_Choice_3", "Right_Choice_3",
                            "Left_Choice_4", "Center_Choice_4", "Right_Choice_4",
                            "Left_Choice_5", "Center_Choice_5", "Right_Choice_5",
                            "Left_Choice_6", "Center_Choice_6", "Right_Choice_6",
                            "Left_Choice_7", "Center_Choice_7", "Right_Choice_7",
                            "Left_Choice_8", "Center_Choice_8", "Right_Choice_8",
                            "Q1","profilOrder.Text.Set")
data <- data[!myvars]


## The characteristics of each randomly assigned candidate profile were recorded in single variables. 
## The next section breaks down this information for each of the eight rounds of the conjoint.
## It also creates new variables for each type of characteristic presented to respondents (e.g., candidates' gender, age, etc.)


#Round 1, candidate profile A
#Separate information about profiles of candidates presented to respondents
data <- separate(data, traits1a, c("Age1a", "Gender1a", "Education1a", "Expierience1a", "MIP1a", "Ideology1a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR1a, c("AgeR1a", "GenderR1a", "EducationR1a", "ExpierienceR1a", "MIPR1a", "IdeologyR1a"), sep = "_")
data<- separate(data, traitsL1a, c("AgeL1a", "GenderL1a", "EducationL1a", "ExpierienceL1a", "MIPL1a", "IdeologyL1a"), sep = "_")

# Create variable with information about the *age* of the candidate profile presented
data$Age1a <- as.numeric(data$Age1a) 
data$AgeR1a <- as.numeric(data$AgeR1a) 
data$AgeL1a <- as.numeric(data$AgeL1a) 
data$A1.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age1a","AgeR1a", "AgeL1a")], na.rm=T)
data$A1.Conjoint.Age[data$A1.Conjoint.Age==0] <- NA 

# Create variable with information about the *gender* of the candidate profile presented
data$A1.Conjoint.Gender <- NA 
data$A1.Conjoint.Gender <- data$Gender1a
data <- within(data, A1.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.Gender), data$GenderR1a, A1.Conjoint.Gender))
data <- within(data, A1.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.Gender), data$GenderL1a, A1.Conjoint.Gender))
data$A1.Conjoint.Gender <- as.factor(data$A1.Conjoint.Gender)

# Create variable with information about the *level of education* of the candidate profile presented
data$A1.Conjoint.Education <- NA 
data$A1.Conjoint.Education <- data$Education1a
data <- within(data, A1.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.Education), data$EducationR1a, A1.Conjoint.Education))
data <- within(data, A1.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.Education), data$EducationL1a, A1.Conjoint.Education))
data$A1.Conjoint.Education <- as.factor(data$A1.Conjoint.Education)

# Create variable with information about the *previous political experience* of the candidate profile presented
data$A1.Conjoint.Expierience <- NA
data$A1.Conjoint.Expierience <- data$Expierience1a
data <- within(data, A1.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR1a, A1.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, A1.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL1a, A1.Conjoint.Expierience))
data$A1.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$A1.Conjoint.Expierience)

# Create variable with information about the *policy area* of the candidate profile presented
data$A1.Conjoint.MIP  <- NA
data$A1.Conjoint.MIP  <- data$MIP1a
data <- within(data, A1.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.MIP), data$MIPR1a, A1.Conjoint.MIP))
data <- within(data, A1.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.MIP ), data$MIPL1a, A1.Conjoint.MIP))
data$A1.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$A1.Conjoint.MIP)

# Create variable with information about the *ideological placement* of the candidate profile presented
data$IdeologyR1a[data$IdeologyR1a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL1a[data$IdeologyL1a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"

data$A1.Conjoint.Ideology  <- NA
data$A1.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology1a
data <- within(data, A1.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR1a, A1.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, A1.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL1a, A1.Conjoint.Ideology))
data$A1.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$A1.Conjoint.Ideology)


# Create variable with information about the *level of women's representation among previously selected candidates in party's list"
data$traits1c[data$traits1c==""] <- NA
data$traitsR1c[data$traitsR1c==""] <- NA
data$traitsL1c[data$traitsL1c==""] <- NA


data$A1.Conjoint.Share  <- NA
data$A1.Conjoint.Share  <- data$traits1c
data <- within(data, A1.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.Share), data$traitsR1c, A1.Conjoint.Share))
data <- within(data, A1.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A1.Conjoint.Share), data$traitsL1c, A1.Conjoint.Share))
data$A1.Conjoint.Share[data$A1.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$A1.Conjoint.Share[data$A1.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$A1.Conjoint.Share[data$A1.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$A1.Conjoint.Share[data$A1.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$A1.Conjoint.Share[data$A1.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$A1.Conjoint.Share  <- as.factor(data$A1.Conjoint.Share)


#Drop variables that are now grouped into single variables
myvars <- c("traits1a", "traitsR1a", "traitsL1a", "Age1a", "Gender1a", "Education1a", "Expierience1a", "MIP1a", "Ideology1a", 
            "AgeR1a", "GenderR1a", "EducationR1a", "ExpierienceR1a", "MIPR1a", "IdeologyR1a",
            "AgeL1a", "GenderL1a", "EducationL1a", "ExpierienceL1a", "MIPL1a", "IdeologyL1a")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]



#Round 1, candidate profile B
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits1b, c("Age1b", "Gender1b", "Education1b", "Expierience1b", "MIP1b", "Ideology1b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR1b, c("AgeR1b", "GenderR1b", "EducationR1b", "ExpierienceR1b", "MIPR1b", "IdeologyR1b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL1b, c("AgeL1b", "GenderL1b", "EducationL1b", "ExpierienceL1b", "MIPL1b", "IdeologyL1b"), sep = "_")


data$Age1b <- as.numeric(data$Age1b) 
data$AgeR1b <- as.numeric(data$AgeR1b) 
data$AgeL1b <- as.numeric(data$AgeL1b) 

data$B1.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age1b","AgeR1b", "AgeL1b")], na.rm=T)
data$B1.Conjoint.Age[data$B1.Conjoint.Age==0] <- NA


data$B1.Conjoint.Gender <- NA 
data$B1.Conjoint.Gender <- data$Gender1b
data <- within(data, B1.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.Gender), data$GenderR1b, B1.Conjoint.Gender))
data <- within(data, B1.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.Gender), data$GenderL1b, B1.Conjoint.Gender))
data$B1.Conjoint.Gender <- as.factor(data$B1.Conjoint.Gender)

data$B1.Conjoint.Education <- NA 
data$B1.Conjoint.Education <- data$Education1b
data <- within(data, B1.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.Education), data$EducationR1b, B1.Conjoint.Education))
data <- within(data, B1.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.Education), data$EducationL1b, B1.Conjoint.Education))
data$B1.Conjoint.Education <- as.factor(data$B1.Conjoint.Education)

data$B1.Conjoint.Expierience <- NA
data$B1.Conjoint.Expierience <- data$Expierience1b
data <- within(data, B1.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR1b, B1.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, B1.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL1b, B1.Conjoint.Expierience))
data$B1.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$B1.Conjoint.Expierience)

data$B1.Conjoint.MIP  <- NA
data$B1.Conjoint.MIP  <- data$MIP1b
data <- within(data, B1.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.MIP), data$MIPR1b, B1.Conjoint.MIP))
data <- within(data, B1.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.MIP ), data$MIPL1b, B1.Conjoint.MIP))
data$B1.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$B1.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR1b[data$IdeologyR1b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL1b[data$IdeologyL1b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$B1.Conjoint.Ideology  <- NA
data$B1.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology1b
data <- within(data, B1.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR1b, B1.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, B1.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL1b, B1.Conjoint.Ideology))
data$B1.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$B1.Conjoint.Ideology)


data$traits1c[data$traits1c==""] <- NA
data$traitsR1c[data$traitsR1c==""] <- NA
data$traitsL1c[data$traitsL1c==""] <- NA

data$B1.Conjoint.Share  <- NA
data$B1.Conjoint.Share  <- data$traits1c
data <- within(data, B1.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.Share), data$traitsR1c, B1.Conjoint.Share))
data <- within(data, B1.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B1.Conjoint.Share), data$traitsL1c, B1.Conjoint.Share))
data$B1.Conjoint.Share[data$B1.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$B1.Conjoint.Share[data$B1.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$B1.Conjoint.Share[data$B1.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$B1.Conjoint.Share[data$B1.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$B1.Conjoint.Share[data$B1.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$B1.Conjoint.Share  <- as.factor(data$B1.Conjoint.Share)


myvars <- c("traits1b", "traitsR1b", "traitsL1b","Age1b", "Gender1b", "Education1b", "Expierience1b", "MIP1b", "Ideology1b",
            "AgeR1b", "GenderR1b", "EducationR1b", "ExpierienceR1b", "MIPR1b", "IdeologyR1b", 
            "AgeL1b", "GenderL1b", "EducationL1b", "ExpierienceL1b", "MIPL1b", "IdeologyL1b", "traits1c", "traitsR1c", "traitsL1c")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]




#Round 2, candidate profile A
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits2a, c("Age2a", "Gender2a", "Education2a", "Expierience2a", "MIP2a", "Ideology2a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR2a, c("AgeR2a", "GenderR2a", "EducationR2a", "ExpierienceR2a", "MIPR2a", "IdeologyR2a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL2a, c("AgeL2a", "GenderL2a", "EducationL2a", "ExpierienceL2a", "MIPL2a", "IdeologyL2a"), sep = "_")


data$Age2a <- as.numeric(data$Age2a) 
data$AgeR2a <- as.numeric(data$AgeR2a) 
data$AgeL2a <- as.numeric(data$AgeL2a) 

data$A2.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age2a","AgeR2a", "AgeL2a")], na.rm=T)
data$A2.Conjoint.Age[data$A2.Conjoint.Age==0] <- NA


data$A2.Conjoint.Gender <- NA 
data$A2.Conjoint.Gender <- data$Gender2a
data <- within(data, A2.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.Gender), data$GenderR2a, A2.Conjoint.Gender))
data <- within(data, A2.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.Gender), data$GenderL2a, A2.Conjoint.Gender))
data$A2.Conjoint.Gender <- as.factor(data$A2.Conjoint.Gender)

data$A2.Conjoint.Education <- NA 
data$A2.Conjoint.Education <- data$Education2a
data <- within(data, A2.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.Education), data$EducationR2a, A2.Conjoint.Education))
data <- within(data, A2.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.Education), data$EducationL2a, A2.Conjoint.Education))
data$A2.Conjoint.Education <- as.factor(data$A2.Conjoint.Education)

data$A2.Conjoint.Expierience <- NA
data$A2.Conjoint.Expierience <- data$Expierience2a
data <- within(data, A2.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR2a, A2.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, A2.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL2a, A2.Conjoint.Expierience))
data$A2.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$A2.Conjoint.Expierience)

data$A2.Conjoint.MIP  <- NA
data$A2.Conjoint.MIP  <- data$MIP2a
data <- within(data, A2.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.MIP), data$MIPR2a, A2.Conjoint.MIP))
data <- within(data, A2.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.MIP ), data$MIPL2a, A2.Conjoint.MIP))
data$A2.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$A2.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR2a[data$IdeologyR2a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL2a[data$IdeologyL2a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$A2.Conjoint.Ideology  <- NA
data$A2.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology2a
data <- within(data, A2.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR2a, A2.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, A2.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL2a, A2.Conjoint.Ideology))
data$A2.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$A2.Conjoint.Ideology)

data$traits2c[data$traits2c==""] <- NA
data$traitsR2c[data$traitsR2c==""] <- NA
data$traitsL2c[data$traitsL2c==""] <- NA

data$A2.Conjoint.Share  <- NA
data$A2.Conjoint.Share  <- data$traits2c
data <- within(data, A2.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.Share), data$traitsR2c, A2.Conjoint.Share))
data <- within(data, A2.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A2.Conjoint.Share), data$traitsL2c, A2.Conjoint.Share))
data$A2.Conjoint.Share[data$A2.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$A2.Conjoint.Share[data$A2.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$A2.Conjoint.Share[data$A2.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$A2.Conjoint.Share[data$A2.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$A2.Conjoint.Share[data$A2.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$A2.Conjoint.Share  <- as.factor(data$A2.Conjoint.Share)



myvars <- c("traits2a", "traitsR2a", "traitsL2a","Age2a", "Gender2a", "Education2a", "Expierience2a", "MIP2a", "Ideology2a",
            "AgeR2a", "GenderR2a", "EducationR2a", "ExpierienceR2a", "MIPR2a", "IdeologyR2a", 
            "AgeL2a", "GenderL2a", "EducationL2a", "ExpierienceL2a", "MIPL2a", "IdeologyL2a")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]


#Round 2, candidate profile B
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits2b, c("Age2b", "Gender2b", "Education2b", "Expierience2b", "MIP2b", "Ideology2b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR2b, c("AgeR2b", "GenderR2b", "EducationR2b", "ExpierienceR2b", "MIPR2b", "IdeologyR2b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL2b, c("AgeL2b", "GenderL2b", "EducationL2b", "ExpierienceL2b", "MIPL2b", "IdeologyL2b"), sep = "_")


data$Age2b <- as.numeric(data$Age2b) 
data$AgeR2b <- as.numeric(data$AgeR2b) 
data$AgeL2b <- as.numeric(data$AgeL2b) 

data$B2.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age2b","AgeR2b", "AgeL2b")], na.rm=T)
data$B2.Conjoint.Age[data$B2.Conjoint.Age==0] <- NA

data$B2.Conjoint.Gender <- NA 
data$B2.Conjoint.Gender <- data$Gender2b
data <- within(data, B2.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.Gender), data$GenderR2b, B2.Conjoint.Gender))
data <- within(data, B2.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.Gender), data$GenderL2b, B2.Conjoint.Gender))
data$B2.Conjoint.Gender <- as.factor(data$B2.Conjoint.Gender)

data$B2.Conjoint.Education <- NA 
data$B2.Conjoint.Education <- data$Education2b
data <- within(data, B2.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.Education), data$EducationR2b, B2.Conjoint.Education))
data <- within(data, B2.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.Education), data$EducationL2b, B2.Conjoint.Education))
data$B2.Conjoint.Education <- as.factor(data$B2.Conjoint.Education)

data$B2.Conjoint.Expierience <- NA
data$B2.Conjoint.Expierience <- data$Expierience2b
data <- within(data, B2.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR2b, B2.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, B2.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL2b, B2.Conjoint.Expierience))
data$B2.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$B2.Conjoint.Expierience)

data$B2.Conjoint.MIP  <- NA
data$B2.Conjoint.MIP  <- data$MIP2b
data <- within(data, B2.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.MIP), data$MIPR2b, B2.Conjoint.MIP))
data <- within(data, B2.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.MIP ), data$MIPL2b, B2.Conjoint.MIP))
data$B2.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$B2.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR2b[data$IdeologyR2b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL2b[data$IdeologyL2b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$B2.Conjoint.Ideology  <- NA
data$B2.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology2b
data <- within(data, B2.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR2b, B2.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, B2.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL2b, B2.Conjoint.Ideology))
data$B2.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$B2.Conjoint.Ideology)


data$traits2c[data$traits2c==""] <- NA
data$traitsR2c[data$traitsR2c==""] <- NA
data$traitsL2c[data$traitsL2c==""] <- NA

data$B2.Conjoint.Share  <- NA
data$B2.Conjoint.Share  <- data$traits2c
data <- within(data, B2.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.Share), data$traitsR2c, B2.Conjoint.Share))
data <- within(data, B2.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B2.Conjoint.Share), data$traitsL2c, B2.Conjoint.Share))
data$B2.Conjoint.Share[data$B2.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$B2.Conjoint.Share[data$B2.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$B2.Conjoint.Share[data$B2.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$B2.Conjoint.Share[data$B2.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$B2.Conjoint.Share[data$B2.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$B2.Conjoint.Share  <- as.factor(data$B2.Conjoint.Share)


myvars <- c("traits2b", "traitsR2b", "traitsL2b","Age2b", "Gender2b", "Education2b", "Expierience2b", "MIP2b", "Ideology2b",
            "AgeR2b", "GenderR2b", "EducationR2b", "ExpierienceR2b", "MIPR2b", "IdeologyR2b", 
            "AgeL2b", "GenderL2b", "EducationL2b", "ExpierienceL2b", "MIPL2b", "IdeologyL2b", "traits2c", "traitsR2c", "traitsL2c")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]



#Round 3, candidate profile A
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits3a, c("Age3a", "Gender3a", "Education3a", "Expierience3a", "MIP3a", "Ideology3a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR3a, c("AgeR3a", "GenderR3a", "EducationR3a", "ExpierienceR3a", "MIPR3a", "IdeologyR3a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL3a, c("AgeL3a", "GenderL3a", "EducationL3a", "ExpierienceL3a", "MIPL3a", "IdeologyL3a"), sep = "_")

data$Age3a <- as.numeric(data$Age3a) 
data$AgeR3a <- as.numeric(data$AgeR3a) 
data$AgeL3a <- as.numeric(data$AgeL3a) 

data$A3.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age3a","AgeR3a", "AgeL3a")], na.rm=T)
data$A3.Conjoint.Age[data$A3.Conjoint.Age==0] <- NA

data$A3.Conjoint.Gender <- NA 
data$A3.Conjoint.Gender <- data$Gender3a
data <- within(data, A3.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.Gender), data$GenderR3a, A3.Conjoint.Gender))
data <- within(data, A3.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.Gender), data$GenderL3a, A3.Conjoint.Gender))
data$A3.Conjoint.Gender <- as.factor(data$A3.Conjoint.Gender)

data$A3.Conjoint.Education <- NA 
data$A3.Conjoint.Education <- data$Education3a
data <- within(data, A3.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.Education), data$EducationR3a, A3.Conjoint.Education))
data <- within(data, A3.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.Education), data$EducationL3a, A3.Conjoint.Education))
data$A3.Conjoint.Education <- as.factor(data$A3.Conjoint.Education)

data$A3.Conjoint.Expierience <- NA
data$A3.Conjoint.Expierience <- data$Expierience3a
data <- within(data, A3.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR3a, A3.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, A3.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL3a, A3.Conjoint.Expierience))
data$A3.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$A3.Conjoint.Expierience)

data$A3.Conjoint.MIP  <- NA
data$A3.Conjoint.MIP  <- data$MIP3a
data <- within(data, A3.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.MIP), data$MIPR3a, A3.Conjoint.MIP))
data <- within(data, A3.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.MIP ), data$MIPL3a, A3.Conjoint.MIP))
data$A3.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$A3.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR3a[data$IdeologyR3a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL3a[data$IdeologyL3a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$A3.Conjoint.Ideology  <- NA
data$A3.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology3a
data <- within(data, A3.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR3a, A3.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, A3.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL3a, A3.Conjoint.Ideology))
data$A3.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$A3.Conjoint.Ideology)


data$traits3c[data$traits3c==""] <- NA
data$traitsR3c[data$traitsR3c==""] <- NA
data$traitsL3c[data$traitsL3c==""] <- NA

data$A3.Conjoint.Share  <- NA
data$A3.Conjoint.Share  <- data$traits3c
data <- within(data, A3.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.Share), data$traitsR3c, A3.Conjoint.Share))
data <- within(data, A3.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A3.Conjoint.Share), data$traitsL3c, A3.Conjoint.Share))
data$A3.Conjoint.Share[data$A3.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$A3.Conjoint.Share[data$A3.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$A3.Conjoint.Share[data$A3.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$A3.Conjoint.Share[data$A3.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$A3.Conjoint.Share[data$A3.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$A3.Conjoint.Share  <- as.factor(data$A3.Conjoint.Share)


myvars <- c("traits3a", "traitsR3a", "traitsL3a","Age3a", "Gender3a", "Education3a", "Expierience3a", "MIP3a", "Ideology3a",
            "AgeR3a", "GenderR3a", "EducationR3a", "ExpierienceR3a", "MIPR3a", "IdeologyR3a", 
            "AgeL3a", "GenderL3a", "EducationL3a", "ExpierienceL3a", "MIPL3a", "IdeologyL3a")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]




#Round 3, candidate profile B
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits3b, c("Age3b", "Gender3b", "Education3b", "Expierience3b", "MIP3b", "Ideology3b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR3b, c("AgeR3b", "GenderR3b", "EducationR3b", "ExpierienceR3b", "MIPR3b", "IdeologyR3b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL3b, c("AgeL3b", "GenderL3b", "EducationL3b", "ExpierienceL3b", "MIPL3b", "IdeologyL3b"), sep = "_")

data$Age3b <- as.numeric(data$Age3b) 
data$AgeR3b <- as.numeric(data$AgeR3b) 
data$AgeL3b <- as.numeric(data$AgeL3b) 

data$B3.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age3b","AgeR3b", "AgeL3b")], na.rm=T)
data$B3.Conjoint.Age[data$B3.Conjoint.Age==0] <- NA

data$B3.Conjoint.Gender <- NA 
data$B3.Conjoint.Gender <- data$Gender3b
data <- within(data, B3.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.Gender), data$GenderR3b, B3.Conjoint.Gender))
data <- within(data, B3.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.Gender), data$GenderL3b, B3.Conjoint.Gender))
data$B3.Conjoint.Gender <- as.factor(data$B3.Conjoint.Gender)

data$B3.Conjoint.Education <- NA 
data$B3.Conjoint.Education <- data$Education3b
data <- within(data, B3.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.Education), data$EducationR3b, B3.Conjoint.Education))
data <- within(data, B3.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.Education), data$EducationL3b, B3.Conjoint.Education))
data$B3.Conjoint.Education <- as.factor(data$B3.Conjoint.Education)

data$B3.Conjoint.Expierience <- NA
data$B3.Conjoint.Expierience <- data$Expierience3b
data <- within(data, B3.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR3b, B3.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, B3.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL3b, B3.Conjoint.Expierience))
data$B3.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$B3.Conjoint.Expierience)

data$B3.Conjoint.MIP  <- NA
data$B3.Conjoint.MIP  <- data$MIP3b
data <- within(data, B3.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.MIP), data$MIPR3b, B3.Conjoint.MIP))
data <- within(data, B3.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.MIP ), data$MIPL3b, B3.Conjoint.MIP))
data$B3.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$B3.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR3b[data$IdeologyR3b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL3b[data$IdeologyL3b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$B3.Conjoint.Ideology  <- NA
data$B3.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology3b
data <- within(data, B3.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR3b, B3.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, B3.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL3b, B3.Conjoint.Ideology))
data$B3.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$B3.Conjoint.Ideology)


data$traits3c[data$traits3c==""] <- NA
data$traitsR3c[data$traitsR3c==""] <- NA
data$traitsL3c[data$traitsL3c==""] <- NA

data$B3.Conjoint.Share  <- NA
data$B3.Conjoint.Share  <- data$traits3c
data <- within(data, B3.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.Share), data$traitsR3c, B3.Conjoint.Share))
data <- within(data, B3.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B3.Conjoint.Share), data$traitsL3c, B3.Conjoint.Share))
data$B3.Conjoint.Share[data$B3.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$B3.Conjoint.Share[data$B3.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$B3.Conjoint.Share[data$B3.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$B3.Conjoint.Share[data$B3.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$B3.Conjoint.Share[data$B3.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$B3.Conjoint.Share  <- as.factor(data$B3.Conjoint.Share)

myvars <- c("traits3b", "traitsR3b", "traitsL3b","Age3b", "Gender3b", "Education3b", "Expierience3b", "MIP3b", "Ideology3b",
            "AgeR3b", "GenderR3b", "EducationR3b", "ExpierienceR3b", "MIPR3b", "IdeologyR3b", 
            "AgeL3b", "GenderL3b", "EducationL3b", "ExpierienceL3b", "MIPL3b", "IdeologyL3b", "traits3c", "traitsR3c", "traitsL3c")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]




#Round 4, candidate profile A
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits4a, c("Age4a", "Gender4a", "Education4a", "Expierience4a", "MIP4a", "Ideology4a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR4a, c("AgeR4a", "GenderR4a", "EducationR4a", "ExpierienceR4a", "MIPR4a", "IdeologyR4a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL4a, c("AgeL4a", "GenderL4a", "EducationL4a", "ExpierienceL4a", "MIPL4a", "IdeologyL4a"), sep = "_")

data$Age4a <- as.numeric(data$Age4a) 
data$AgeR4a <- as.numeric(data$AgeR4a) 
data$AgeL4a <- as.numeric(data$AgeL4a) 

data$A4.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age4a","AgeR4a", "AgeL4a")], na.rm=T)
data$A4.Conjoint.Age[data$A4.Conjoint.Age==0] <- NA

data$A4.Conjoint.Gender <- NA 
data$A4.Conjoint.Gender <- data$Gender4a
data <- within(data, A4.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.Gender), data$GenderR4a, A4.Conjoint.Gender))
data <- within(data, A4.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.Gender), data$GenderL4a, A4.Conjoint.Gender))
data$A4.Conjoint.Gender <- as.factor(data$A4.Conjoint.Gender)

data$A4.Conjoint.Education <- NA 
data$A4.Conjoint.Education <- data$Education4a
data <- within(data, A4.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.Education), data$EducationR4a, A4.Conjoint.Education))
data <- within(data, A4.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.Education), data$EducationL4a, A4.Conjoint.Education))
data$A4.Conjoint.Education <- as.factor(data$A4.Conjoint.Education)

data$A4.Conjoint.Expierience <- NA
data$A4.Conjoint.Expierience <- data$Expierience4a
data <- within(data, A4.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR4a, A4.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, A4.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL4a, A4.Conjoint.Expierience))
data$A4.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$A4.Conjoint.Expierience)

data$A4.Conjoint.MIP  <- NA
data$A4.Conjoint.MIP  <- data$MIP4a
data <- within(data, A4.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.MIP), data$MIPR4a, A4.Conjoint.MIP))
data <- within(data, A4.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.MIP ), data$MIPL4a, A4.Conjoint.MIP))
data$A4.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$A4.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR4a[data$IdeologyR4a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyR4a[data$IdeologyR4a=="Etwas rechter  als Sie"]  <- "Etwas rechter als Sie"
data$IdeologyL4a[data$IdeologyL4a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$A4.Conjoint.Ideology  <- NA
data$A4.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology4a
data <- within(data, A4.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR4a, A4.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, A4.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL4a, A4.Conjoint.Ideology))
data$A4.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$A4.Conjoint.Ideology)


data$traits4c[data$traits4c==""] <- NA
data$traitsR4c[data$traitsR4c==""] <- NA
data$traitsL4c[data$traitsL4c==""] <- NA

data$A4.Conjoint.Share  <- NA
data$A4.Conjoint.Share  <- data$traits4c
data <- within(data, A4.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.Share), data$traitsR4c, A4.Conjoint.Share))
data <- within(data, A4.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A4.Conjoint.Share), data$traitsL4c, A4.Conjoint.Share))
data$A4.Conjoint.Share[data$A4.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$A4.Conjoint.Share[data$A4.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$A4.Conjoint.Share[data$A4.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$A4.Conjoint.Share[data$A4.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$A4.Conjoint.Share[data$A4.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$A4.Conjoint.Share  <- as.factor(data$A4.Conjoint.Share)




myvars <- c("traits4a", "traitsR4a", "traitsL4a","Age4a", "Gender4a", "Education4a", "Expierience4a", "MIP4a", "Ideology4a",
            "AgeR4a", "GenderR4a", "EducationR4a", "ExpierienceR4a", "MIPR4a", "IdeologyR4a", 
            "AgeL4a", "GenderL4a", "EducationL4a", "ExpierienceL4a", "MIPL4a", "IdeologyL4a")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]



#Round 4, candidate profile B
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits4b, c("Age4b", "Gender4b", "Education4b", "Expierience4b", "MIP4b", "Ideology4b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR4b, c("AgeR4b", "GenderR4b", "EducationR4b", "ExpierienceR4b", "MIPR4b", "IdeologyR4b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL4b, c("AgeL4b", "GenderL4b", "EducationL4b", "ExpierienceL4b", "MIPL4b", "IdeologyL4b"), sep = "_")

data$Age4b <- as.numeric(data$Age4b) 
data$AgeR4b <- as.numeric(data$AgeR4b) 
data$AgeL4b <- as.numeric(data$AgeL4b) 

data$B4.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age4b","AgeR4b", "AgeL4b")], na.rm=T)
data$B4.Conjoint.Age[data$B4.Conjoint.Age==0] <- NA


data$B4.Conjoint.Gender <- NA 
data$B4.Conjoint.Gender <- data$Gender4b
data <- within(data, B4.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.Gender), data$GenderR4b, B4.Conjoint.Gender))
data <- within(data, B4.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.Gender), data$GenderL4b, B4.Conjoint.Gender))
data$B4.Conjoint.Gender <- as.factor(data$B4.Conjoint.Gender)

data$B4.Conjoint.Education <- NA 
data$B4.Conjoint.Education <- data$Education4b
data <- within(data, B4.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.Education), data$EducationR4b, B4.Conjoint.Education))
data <- within(data, B4.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.Education), data$EducationL4b, B4.Conjoint.Education))
data$B4.Conjoint.Education <- as.factor(data$B4.Conjoint.Education)

data$B4.Conjoint.Expierience <- NA
data$B4.Conjoint.Expierience <- data$Expierience4b
data <- within(data, B4.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR4b, B4.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, B4.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL4b, B4.Conjoint.Expierience))
data$B4.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$B4.Conjoint.Expierience)

data$B4.Conjoint.MIP  <- NA
data$B4.Conjoint.MIP  <- data$MIP4b
data <- within(data, B4.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.MIP), data$MIPR4b, B4.Conjoint.MIP))
data <- within(data, B4.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.MIP ), data$MIPL4b, B4.Conjoint.MIP))
data$B4.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$B4.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR4b[data$IdeologyR4b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyR4b[data$IdeologyR4b=="Etwas rechter  als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"
data$IdeologyL4b[data$IdeologyL4b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$B4.Conjoint.Ideology  <- NA
data$B4.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology4b
data <- within(data, B4.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR4b, B4.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, B4.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL4b, B4.Conjoint.Ideology))
data$B4.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$B4.Conjoint.Ideology)


data$traits4c[data$traits4c==""] <- NA
data$traitsR4c[data$traitsR4c==""] <- NA
data$traitsL4c[data$traitsL4c==""] <- NA

data$B4.Conjoint.Share  <- NA
data$B4.Conjoint.Share  <- data$traits4c
data <- within(data, B4.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.Share), data$traitsR4c, B4.Conjoint.Share))
data <- within(data, B4.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B4.Conjoint.Share), data$traitsL4c, B4.Conjoint.Share))
data$B4.Conjoint.Share[data$B4.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$B4.Conjoint.Share[data$B4.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$B4.Conjoint.Share[data$B4.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$B4.Conjoint.Share[data$B4.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$B4.Conjoint.Share[data$B4.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$B4.Conjoint.Share  <- as.factor(data$B4.Conjoint.Share)

myvars <- c("traits4b", "traitsR4b", "traitsL4b","Age4b", "Gender4b", "Education4b", "Expierience4b", "MIP4b", "Ideology4b",
            "AgeR4b", "GenderR4b", "EducationR4b", "ExpierienceR4b", "MIPR4b", "IdeologyR4b", 
            "AgeL4b", "GenderL4b", "EducationL4b", "ExpierienceL4b", "MIPL4b", "IdeologyL4b", "traits4c", "traitsR4c", "traitsL4c")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]





#Round 5, candidate profile A
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits5a, c("Age5a", "Gender5a", "Education5a", "Expierience5a", "MIP5a", "Ideology5a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR5a, c("AgeR5a", "GenderR5a", "EducationR5a", "ExpierienceR5a", "MIPR5a", "IdeologyR5a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL5a, c("AgeL5a", "GenderL5a", "EducationL5a", "ExpierienceL5a", "MIPL5a", "IdeologyL5a"), sep = "_")


data$Age5a <- as.numeric(data$Age5a) 
data$AgeR5a <- as.numeric(data$AgeR5a) 
data$AgeL5a <- as.numeric(data$AgeL5a) 

data$A5.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age5a","AgeR5a", "AgeL5a")], na.rm=T)
data$A5.Conjoint.Age[data$A5.Conjoint.Age==0] <- NA


data$A5.Conjoint.Gender <- NA 
data$A5.Conjoint.Gender <- data$Gender5a
data <- within(data, A5.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.Gender), data$GenderR5a, A5.Conjoint.Gender))
data <- within(data, A5.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.Gender), data$GenderL5a, A5.Conjoint.Gender))
data$A5.Conjoint.Gender <- as.factor(data$A5.Conjoint.Gender)

data$A5.Conjoint.Education <- NA 
data$A5.Conjoint.Education <- data$Education5a
data <- within(data, A5.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.Education), data$EducationR5a, A5.Conjoint.Education))
data <- within(data, A5.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.Education), data$EducationL5a, A5.Conjoint.Education))
data$A5.Conjoint.Education <- as.factor(data$A5.Conjoint.Education)

data$A5.Conjoint.Expierience <- NA
data$A5.Conjoint.Expierience <- data$Expierience5a
data <- within(data, A5.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR5a, A5.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, A5.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL5a, A5.Conjoint.Expierience))
data$A5.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$A5.Conjoint.Expierience)

data$A5.Conjoint.MIP  <- NA
data$A5.Conjoint.MIP  <- data$MIP5a
data <- within(data, A5.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.MIP), data$MIPR5a, A5.Conjoint.MIP))
data <- within(data, A5.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.MIP ), data$MIPL5a, A5.Conjoint.MIP))
data$A5.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$A5.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR5a[data$IdeologyR5a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL5a[data$IdeologyL5a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$A5.Conjoint.Ideology  <- NA
data$A5.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology5a
data <- within(data, A5.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR5a, A5.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, A5.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL5a, A5.Conjoint.Ideology))
data$A5.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$A5.Conjoint.Ideology)



data$traits5c[data$traits5c==""] <- NA
data$traitsR5c[data$traitsR5c==""] <- NA
data$traitsL5c[data$traitsL5c==""] <- NA


data$A5.Conjoint.Share  <- NA
data$A5.Conjoint.Share  <- data$traits5c
data <- within(data, A5.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.Share), data$traitsR5c, A5.Conjoint.Share))
data <- within(data, A5.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A5.Conjoint.Share), data$traitsL5c, A5.Conjoint.Share))
data$A5.Conjoint.Share[data$A5.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$A5.Conjoint.Share[data$A5.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$A5.Conjoint.Share[data$A5.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$A5.Conjoint.Share[data$A5.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$A5.Conjoint.Share[data$A5.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$A5.Conjoint.Share  <- as.factor(data$A5.Conjoint.Share)


myvars <- c("traits5a", "traitsR5a", "traitsL5a","Age5a", "Gender5a", "Education5a", "Expierience5a", "MIP5a", "Ideology5a",
            "AgeR5a", "GenderR5a", "EducationR5a", "ExpierienceR5a", "MIPR5a", "IdeologyR5a", 
            "AgeL5a", "GenderL5a", "EducationL5a", "ExpierienceL5a", "MIPL5a", "IdeologyL5a")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]



#Round 5, candidate profile B
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits5b, c("Age5b", "Gender5b", "Education5b", "Expierience5b", "MIP5b", "Ideology5b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR5b, c("AgeR5b", "GenderR5b", "EducationR5b", "ExpierienceR5b", "MIPR5b", "IdeologyR5b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL5b, c("AgeL5b", "GenderL5b", "EducationL5b", "ExpierienceL5b", "MIPL5b", "IdeologyL5b"), sep = "_")

data$Age5b <- as.numeric(data$Age5b) 
data$AgeR5b <- as.numeric(data$AgeR5b) 
data$AgeL5b <- as.numeric(data$AgeL5b) 

data$B5.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age5b","AgeR5b", "AgeL5b")], na.rm=T)
data$B5.Conjoint.Age[data$B5.Conjoint.Age==0] <- NA

data$B5.Conjoint.Gender <- NA 
data$B5.Conjoint.Gender <- data$Gender5b
data <- within(data, B5.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.Gender), data$GenderR5b, B5.Conjoint.Gender))
data <- within(data, B5.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.Gender), data$GenderL5b, B5.Conjoint.Gender))
data$B5.Conjoint.Gender <- as.factor(data$B5.Conjoint.Gender)

data$B5.Conjoint.Education <- NA 
data$B5.Conjoint.Education <- data$Education5b
data <- within(data, B5.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.Education), data$EducationR5b, B5.Conjoint.Education))
data <- within(data, B5.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.Education), data$EducationL5b, B5.Conjoint.Education))
data$B5.Conjoint.Education <- as.factor(data$B5.Conjoint.Education)

data$B5.Conjoint.Expierience <- NA
data$B5.Conjoint.Expierience <- data$Expierience5b
data <- within(data, B5.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR5b, B5.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, B5.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL5b, B5.Conjoint.Expierience))
data$B5.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$B5.Conjoint.Expierience)

data$B5.Conjoint.MIP  <- NA
data$B5.Conjoint.MIP  <- data$MIP5b
data <- within(data, B5.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.MIP), data$MIPR5b, B5.Conjoint.MIP))
data <- within(data, B5.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.MIP ), data$MIPL5b, B5.Conjoint.MIP))
data$B5.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$B5.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR5b[data$IdeologyR5b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL5b[data$IdeologyL5b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$B5.Conjoint.Ideology  <- NA
data$B5.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology5b
data <- within(data, B5.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR5b, B5.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, B5.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL5b, B5.Conjoint.Ideology))
data$B5.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$B5.Conjoint.Ideology)

data$traits5c[data$traits5c==""] <- NA
data$traitsR5c[data$traitsR5c==""] <- NA
data$traitsL5c[data$traitsL5c==""] <- NA

data$B5.Conjoint.Share  <- NA
data$B5.Conjoint.Share  <- data$traits5c
data <- within(data, B5.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.Share), data$traitsR5c, B5.Conjoint.Share))
data <- within(data, B5.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B5.Conjoint.Share), data$traitsL5c, B5.Conjoint.Share))
data$B5.Conjoint.Share[data$B5.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$B5.Conjoint.Share[data$B5.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$B5.Conjoint.Share[data$B5.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$B5.Conjoint.Share[data$B5.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$B5.Conjoint.Share[data$B5.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$B5.Conjoint.Share  <- as.factor(data$B5.Conjoint.Share)



myvars <- c("traits5b", "traitsR5b", "traitsL5b","Age5b", "Gender5b", "Education5b", "Expierience5b", "MIP5b", "Ideology5b",
            "AgeR5b", "GenderR5b", "EducationR5b", "ExpierienceR5b", "MIPR5b", "IdeologyR5b", 
            "AgeL5b", "GenderL5b", "EducationL5b", "ExpierienceL5b", "MIPL5b", "IdeologyL5b", "traits5c", "traitsR5c", "traitsL5c")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]




#Round 6, candidate profile A
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits6a, c("Age6a", "Gender6a", "Education6a", "Expierience6a", "MIP6a", "Ideology6a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR6a, c("AgeR6a", "GenderR6a", "EducationR6a", "ExpierienceR6a", "MIPR6a", "IdeologyR6a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL6a, c("AgeL6a", "GenderL6a", "EducationL6a", "ExpierienceL6a", "MIPL6a", "IdeologyL6a"), sep = "_")

data$Age6a <- as.numeric(data$Age6a) 
data$AgeR6a <- as.numeric(data$AgeR6a) 
data$AgeL6a <- as.numeric(data$AgeL6a) 

data$A6.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age6a","AgeR6a", "AgeL6a")], na.rm=T)
data$A6.Conjoint.Age[data$A6.Conjoint.Age==0] <- NA

data$A6.Conjoint.Gender <- NA 
data$A6.Conjoint.Gender <- data$Gender6a
data <- within(data, A6.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.Gender), data$GenderR6a, A6.Conjoint.Gender))
data <- within(data, A6.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.Gender), data$GenderL6a, A6.Conjoint.Gender))
data$A6.Conjoint.Gender <- as.factor(data$A6.Conjoint.Gender)

data$A6.Conjoint.Education <- NA 
data$A6.Conjoint.Education <- data$Education6a
data <- within(data, A6.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.Education), data$EducationR6a, A6.Conjoint.Education))
data <- within(data, A6.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.Education), data$EducationL6a, A6.Conjoint.Education))
data$A6.Conjoint.Education <- as.factor(data$A6.Conjoint.Education)

data$A6.Conjoint.Expierience <- NA
data$A6.Conjoint.Expierience <- data$Expierience6a
data <- within(data, A6.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR6a, A6.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, A6.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL6a, A6.Conjoint.Expierience))
data$A6.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$A6.Conjoint.Expierience)

data$A6.Conjoint.MIP  <- NA
data$A6.Conjoint.MIP  <- data$MIP6a
data <- within(data, A6.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.MIP), data$MIPR6a, A6.Conjoint.MIP))
data <- within(data, A6.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.MIP ), data$MIPL6a, A6.Conjoint.MIP))
data$A6.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$A6.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR6a[data$IdeologyR6a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL6a[data$IdeologyL6a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$A6.Conjoint.Ideology  <- NA
data$A6.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology6a
data <- within(data, A6.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR6a, A6.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, A6.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL6a, A6.Conjoint.Ideology))
data$A6.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$A6.Conjoint.Ideology)


data$traits6c[data$traits6c==""] <- NA
data$traitsR6c[data$traitsR6c==""] <- NA
data$traitsL6c[data$traitsL6c==""] <- NA

data$A6.Conjoint.Share  <- NA
data$A6.Conjoint.Share  <- data$traits6c
data <- within(data, A6.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.Share), data$traitsR6c, A6.Conjoint.Share))
data <- within(data, A6.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A6.Conjoint.Share), data$traitsL6c, A6.Conjoint.Share))
data$A6.Conjoint.Share[data$A6.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$A6.Conjoint.Share[data$A6.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$A6.Conjoint.Share[data$A6.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$A6.Conjoint.Share[data$A6.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$A6.Conjoint.Share[data$A6.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$A6.Conjoint.Share  <- as.factor(data$A6.Conjoint.Share)


myvars <- c("traits6a", "traitsR6a", "traitsL6a","Age6a", "Gender6a", "Education6a", "Expierience6a", "MIP6a", "Ideology6a",
            "AgeR6a", "GenderR6a", "EducationR6a", "ExpierienceR6a", "MIPR6a", "IdeologyR6a", 
            "AgeL6a", "GenderL6a", "EducationL6a", "ExpierienceL6a", "MIPL6a", "IdeologyL6a")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]




#Round 6, candidate profile B
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits6b, c("Age6b", "Gender6b", "Education6b", "Expierience6b", "MIP6b", "Ideology6b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR6b, c("AgeR6b", "GenderR6b", "EducationR6b", "ExpierienceR6b", "MIPR6b", "IdeologyR6b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL6b, c("AgeL6b", "GenderL6b", "EducationL6b", "ExpierienceL6b", "MIPL6b", "IdeologyL6b"), sep = "_")

data$Age6b <- as.numeric(data$Age6b) 
data$AgeR6b <- as.numeric(data$AgeR6b) 
data$AgeL6b <- as.numeric(data$AgeL6b) 

data$B6.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age6b","AgeR6b", "AgeL6b")], na.rm=T)
data$B6.Conjoint.Age[data$B6.Conjoint.Age==0] <- NA

data$B6.Conjoint.Gender <- NA 
data$B6.Conjoint.Gender <- data$Gender6b
data <- within(data, B6.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.Gender), data$GenderR6b, B6.Conjoint.Gender))
data <- within(data, B6.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.Gender), data$GenderL6b, B6.Conjoint.Gender))
data$B6.Conjoint.Gender <- as.factor(data$B6.Conjoint.Gender)

data$B6.Conjoint.Education <- NA 
data$B6.Conjoint.Education <- data$Education6b
data <- within(data, B6.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.Education), data$EducationR6b, B6.Conjoint.Education))
data <- within(data, B6.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.Education), data$EducationL6b, B6.Conjoint.Education))
data$B6.Conjoint.Education <- as.factor(data$B6.Conjoint.Education)

data$B6.Conjoint.Expierience <- NA
data$B6.Conjoint.Expierience <- data$Expierience6b
data <- within(data, B6.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR6b, B6.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, B6.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL6b, B6.Conjoint.Expierience))
data$B6.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$B6.Conjoint.Expierience)

data$B6.Conjoint.MIP  <- NA
data$B6.Conjoint.MIP  <- data$MIP6b
data <- within(data, B6.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.MIP), data$MIPR6b, B6.Conjoint.MIP))
data <- within(data, B6.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.MIP ), data$MIPL6b, B6.Conjoint.MIP))
data$B6.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$B6.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR6b[data$IdeologyR6b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL6b[data$IdeologyL6b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$B6.Conjoint.Ideology  <- NA
data$B6.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology6b
data <- within(data, B6.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR6b, B6.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, B6.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL6b, B6.Conjoint.Ideology))
data$B6.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$B6.Conjoint.Ideology)


data$traits6c[data$traits6c==""] <- NA
data$traitsR6c[data$traitsR6c==""] <- NA
data$traitsL6c[data$traitsL6c==""] <- NA

data$B6.Conjoint.Share  <- NA
data$B6.Conjoint.Share  <- data$traits6c
data <- within(data, B6.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.Share), data$traitsR6c, B6.Conjoint.Share))
data <- within(data, B6.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B6.Conjoint.Share), data$traitsL6c, B6.Conjoint.Share))
data$B6.Conjoint.Share[data$B6.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$B6.Conjoint.Share[data$B6.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$B6.Conjoint.Share[data$B6.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$B6.Conjoint.Share[data$B6.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$B6.Conjoint.Share[data$B6.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$B6.Conjoint.Share  <- as.factor(data$B6.Conjoint.Share)

myvars <- c("traits6b", "traitsR6b", "traitsL6b","Age6b", "Gender6b", "Education6b", "Expierience6b", "MIP6b", "Ideology6b",
            "AgeR6b", "GenderR6b", "EducationR6b", "ExpierienceR6b", "MIPR6b", "IdeologyR6b", 
            "AgeL6b", "GenderL6b", "EducationL6b", "ExpierienceL6b", "MIPL6b", "IdeologyL6b", "traits6c", "traitsR6c", "traitsL6c")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]




#Round 7, candidate profile A
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits7a, c("Age7a", "Gender7a", "Education7a", "Expierience7a", "MIP7a", "Ideology7a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR7a, c("AgeR7a", "GenderR7a", "EducationR7a", "ExpierienceR7a", "MIPR7a", "IdeologyR7a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL7a, c("AgeL7a", "GenderL7a", "EducationL7a", "ExpierienceL7a", "MIPL7a", "IdeologyL7a"), sep = "_")


data$Age7a <- as.numeric(data$Age7a) 
data$AgeR7a <- as.numeric(data$AgeR7a) 
data$AgeL7a <- as.numeric(data$AgeL7a) 

data$A7.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age7a","AgeR7a", "AgeL7a")], na.rm=T)
data$A7.Conjoint.Age[data$A7.Conjoint.Age==0] <- NA

data$A7.Conjoint.Gender <- NA 
data$A7.Conjoint.Gender <- data$Gender7a
data <- within(data, A7.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.Gender), data$GenderR7a, A7.Conjoint.Gender))
data <- within(data, A7.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.Gender), data$GenderL7a, A7.Conjoint.Gender))
data$A7.Conjoint.Gender <- as.factor(data$A7.Conjoint.Gender)

data$A7.Conjoint.Education <- NA 
data$A7.Conjoint.Education <- data$Education7a
data <- within(data, A7.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.Education), data$EducationR7a, A7.Conjoint.Education))
data <- within(data, A7.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.Education), data$EducationL7a, A7.Conjoint.Education))
data$A7.Conjoint.Education <- as.factor(data$A7.Conjoint.Education)

data$A7.Conjoint.Expierience <- NA
data$A7.Conjoint.Expierience <- data$Expierience7a
data <- within(data, A7.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR7a, A7.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, A7.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL7a, A7.Conjoint.Expierience))
data$A7.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$A7.Conjoint.Expierience)

data$A7.Conjoint.MIP  <- NA
data$A7.Conjoint.MIP  <- data$MIP7a
data <- within(data, A7.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.MIP), data$MIPR7a, A7.Conjoint.MIP))
data <- within(data, A7.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.MIP ), data$MIPL7a, A7.Conjoint.MIP))
data$A7.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$A7.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR7a[data$IdeologyR7a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL7a[data$IdeologyL7a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$A7.Conjoint.Ideology  <- NA
data$A7.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology7a
data <- within(data, A7.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR7a, A7.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, A7.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL7a, A7.Conjoint.Ideology))
data$A7.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$A7.Conjoint.Ideology)


data$traits7c[data$traits7c==""] <- NA
data$traitsR7c[data$traitsR7c==""] <- NA
data$traitsL7c[data$traitsL7c==""] <- NA

data$A7.Conjoint.Share  <- NA
data$A7.Conjoint.Share  <- data$traits7c
data <- within(data, A7.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.Share), data$traitsR7c, A7.Conjoint.Share))
data <- within(data, A7.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A7.Conjoint.Share), data$traitsL7c, A7.Conjoint.Share))
data$A7.Conjoint.Share[data$A7.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$A7.Conjoint.Share[data$A7.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$A7.Conjoint.Share[data$A7.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$A7.Conjoint.Share[data$A7.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$A7.Conjoint.Share[data$A7.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$A7.Conjoint.Share  <- as.factor(data$A7.Conjoint.Share)


myvars <- c("traits7a", "traitsR7a", "traitsL7a","Age7a", "Gender7a", "Education7a", "Expierience7a", "MIP7a", "Ideology7a",
            "AgeR7a", "GenderR7a", "EducationR7a", "ExpierienceR7a", "MIPR7a", "IdeologyR7a", 
            "AgeL7a", "GenderL7a", "EducationL7a", "ExpierienceL7a", "MIPL7a", "IdeologyL7a")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]




#Round 7, candidate profile B
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits7b, c("Age7b", "Gender7b", "Education7b", "Expierience7b", "MIP7b", "Ideology7b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR7b, c("AgeR7b", "GenderR7b", "EducationR7b", "ExpierienceR7b", "MIPR7b", "IdeologyR7b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL7b, c("AgeL7b", "GenderL7b", "EducationL7b", "ExpierienceL7b", "MIPL7b", "IdeologyL7b"), sep = "_")

data$Age7b <- as.numeric(data$Age7b) 
data$AgeR7b <- as.numeric(data$AgeR7b) 
data$AgeL7b <- as.numeric(data$AgeL7b) 

data$B7.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age7b","AgeR7b", "AgeL7b")], na.rm=T)
data$B7.Conjoint.Age[data$B7.Conjoint.Age==0] <- NA


data$B7.Conjoint.Gender <- NA 
data$B7.Conjoint.Gender <- data$Gender7b
data <- within(data, B7.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.Gender), data$GenderR7b, B7.Conjoint.Gender))
data <- within(data, B7.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.Gender), data$GenderL7b, B7.Conjoint.Gender))
data$B7.Conjoint.Gender <- as.factor(data$B7.Conjoint.Gender)

data$B7.Conjoint.Education <- NA 
data$B7.Conjoint.Education <- data$Education7b
data <- within(data, B7.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.Education), data$EducationR7b, B7.Conjoint.Education))
data <- within(data, B7.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.Education), data$EducationL7b, B7.Conjoint.Education))
data$B7.Conjoint.Education <- as.factor(data$B7.Conjoint.Education)

data$B7.Conjoint.Expierience <- NA
data$B7.Conjoint.Expierience <- data$Expierience7b
data <- within(data, B7.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR7b, B7.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, B7.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL7b, B7.Conjoint.Expierience))
data$B7.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$B7.Conjoint.Expierience)

data$B7.Conjoint.MIP  <- NA
data$B7.Conjoint.MIP  <- data$MIP7b
data <- within(data, B7.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.MIP), data$MIPR7b, B7.Conjoint.MIP))
data <- within(data, B7.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.MIP ), data$MIPL7b, B7.Conjoint.MIP))
data$B7.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$B7.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR7b[data$IdeologyR7b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL7b[data$IdeologyL7b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$B7.Conjoint.Ideology  <- NA
data$B7.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology7b
data <- within(data, B7.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR7b, B7.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, B7.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL7b, B7.Conjoint.Ideology))
data$B7.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$B7.Conjoint.Ideology)


data$traits7c[data$traits7c==""] <- NA
data$traitsR7c[data$traitsR7c==""] <- NA
data$traitsL7c[data$traitsL7c==""] <- NA

data$B7.Conjoint.Share  <- NA
data$B7.Conjoint.Share  <- data$traits7c
data <- within(data, B7.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.Share), data$traitsR7c, B7.Conjoint.Share))
data <- within(data, B7.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B7.Conjoint.Share), data$traitsL7c, B7.Conjoint.Share))
data$B7.Conjoint.Share[data$B7.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$B7.Conjoint.Share[data$B7.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$B7.Conjoint.Share[data$B7.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$B7.Conjoint.Share[data$B7.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$B7.Conjoint.Share[data$B7.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$B7.Conjoint.Share  <- as.factor(data$B7.Conjoint.Share)



myvars <- c("traits7b", "traitsR7b", "traitsL7b","Age7b", "Gender7b", "Education7b", "Expierience7b", "MIP7b", "Ideology7b",
            "AgeR7b", "GenderR7b", "EducationR7b", "ExpierienceR7b", "MIPR7b", "IdeologyR7b", 
            "AgeL7b", "GenderL7b", "EducationL7b", "ExpierienceL7b", "MIPL7b", "IdeologyL7b", "traits7c", "traitsR7c", "traitsL7c")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]





#Round 8, candidate profile A
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits8a, c("Age8a", "Gender8a", "Education8a", "Expierience8a", "MIP8a", "Ideology8a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR8a, c("AgeR8a", "GenderR8a", "EducationR8a", "ExpierienceR8a", "MIPR8a", "IdeologyR8a"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL8a, c("AgeL8a", "GenderL8a", "EducationL8a", "ExpierienceL8a", "MIPL8a", "IdeologyL8a"), sep = "_")

data$Age8a <- as.numeric(data$Age8a) 
data$AgeR8a <- as.numeric(data$AgeR8a) 
data$AgeL8a <- as.numeric(data$AgeL8a) 

data$A8.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age8a","AgeR8a", "AgeL8a")], na.rm=T)
data$A8.Conjoint.Age[data$A8.Conjoint.Age==0] <- NA

data$A8.Conjoint.Gender <- NA 
data$A8.Conjoint.Gender <- data$Gender8a
data <- within(data, A8.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.Gender), data$GenderR8a, A8.Conjoint.Gender))
data <- within(data, A8.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.Gender), data$GenderL8a, A8.Conjoint.Gender))
data$A8.Conjoint.Gender <- as.factor(data$A8.Conjoint.Gender)

data$A8.Conjoint.Education <- NA 
data$A8.Conjoint.Education <- data$Education8a
data <- within(data, A8.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.Education), data$EducationR8a, A8.Conjoint.Education))
data <- within(data, A8.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.Education), data$EducationL8a, A8.Conjoint.Education))
data$A8.Conjoint.Education <- as.factor(data$A8.Conjoint.Education)

data$A8.Conjoint.Expierience <- NA
data$A8.Conjoint.Expierience <- data$Expierience8a
data <- within(data, A8.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR8a, A8.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, A8.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL8a, A8.Conjoint.Expierience))
data$A8.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$A8.Conjoint.Expierience)

data$A8.Conjoint.MIP  <- NA
data$A8.Conjoint.MIP  <- data$MIP8a
data <- within(data, A8.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.MIP), data$MIPR8a, A8.Conjoint.MIP))
data <- within(data, A8.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.MIP ), data$MIPL8a, A8.Conjoint.MIP))
data$A8.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$A8.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR8a[data$IdeologyR8a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL8a[data$IdeologyL8a=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$A8.Conjoint.Ideology  <- NA
data$A8.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology8a
data <- within(data, A8.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR8a, A8.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, A8.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL8a, A8.Conjoint.Ideology))
data$A8.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$A8.Conjoint.Ideology)



data$traits8c[data$traits8c==""] <- NA
data$traitsR8c[data$traitsR8c==""] <- NA
data$traitsL8c[data$traitsL8c==""] <- NA

data$A8.Conjoint.Share  <- NA
data$A8.Conjoint.Share  <- data$traits8c
data <- within(data, A8.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.Share), data$traitsR8c, A8.Conjoint.Share))
data <- within(data, A8.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(A8.Conjoint.Share), data$traitsL8c, A8.Conjoint.Share))
data$A8.Conjoint.Share[data$A8.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$A8.Conjoint.Share[data$A8.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$A8.Conjoint.Share[data$A8.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$A8.Conjoint.Share[data$A8.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$A8.Conjoint.Share[data$A8.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$A8.Conjoint.Share  <- as.factor(data$A8.Conjoint.Share)



myvars <- c("traits8a", "traitsR8a", "traitsL8a","Age8a", "Gender8a", "Education8a", "Expierience8a", "MIP8a", "Ideology8a",
            "AgeR8a", "GenderR8a", "EducationR8a", "ExpierienceR8a", "MIPR8a", "IdeologyR8a", 
            "AgeL8a", "GenderL8a", "EducationL8a", "ExpierienceL8a", "MIPL8a", "IdeologyL8a")

data <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]



#Round 8, candidate profile B
#This follows the same procedure detailed for round 1, candidate profile A

data <- separate(data, traits8b, c("Age8b", "Gender8b", "Education8b", "Expierience8b", "MIP8b", "Ideology8b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsR8b, c("AgeR8b", "GenderR8b", "EducationR8b", "ExpierienceR8b", "MIPR8b", "IdeologyR8b"), sep = "_")
data <- separate(data, traitsL8b, c("AgeL8b", "GenderL8b", "EducationL8b", "ExpierienceL8b", "MIPL8b", "IdeologyL8b"), sep = "_")


data$Age8b <- as.numeric(data$Age8b) 
data$AgeR8b <- as.numeric(data$AgeR8b) 
data$AgeL8b <- as.numeric(data$AgeL8b) 

data$B8.Conjoint.Age <- rowSums(data[,c("Age8b","AgeR8b", "AgeL8b")], na.rm=T)
data$B8.Conjoint.Age[data$B8.Conjoint.Age==0] <- NA

data$B8.Conjoint.Gender <- NA 
data$B8.Conjoint.Gender <- data$Gender8b
data <- within(data, B8.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.Gender), data$GenderR8b, B8.Conjoint.Gender))
data <- within(data, B8.Conjoint.Gender <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.Gender), data$GenderL8b, B8.Conjoint.Gender))
data$B8.Conjoint.Gender <- as.factor(data$B8.Conjoint.Gender)

data$B8.Conjoint.Education <- NA 
data$B8.Conjoint.Education <- data$Education8b
data <- within(data, B8.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.Education), data$EducationR8b, B8.Conjoint.Education))
data <- within(data, B8.Conjoint.Education <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.Education), data$EducationL8b, B8.Conjoint.Education))
data$B8.Conjoint.Education <- as.factor(data$B8.Conjoint.Education)

data$B8.Conjoint.Expierience <- NA
data$B8.Conjoint.Expierience <- data$Expierience8b
data <- within(data, B8.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceR8b, B8.Conjoint.Expierience))
data <- within(data, B8.Conjoint.Expierience <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.Expierience), data$ExpierienceL8b, B8.Conjoint.Expierience))
data$B8.Conjoint.Expierience <- as.factor(data$B8.Conjoint.Expierience)

data$B8.Conjoint.MIP  <- NA
data$B8.Conjoint.MIP  <- data$MIP8b
data <- within(data, B8.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.MIP), data$MIPR8b, B8.Conjoint.MIP))
data <- within(data, B8.Conjoint.MIP  <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.MIP ), data$MIPL8b, B8.Conjoint.MIP))
data$B8.Conjoint.MIP  <- as.factor(data$B8.Conjoint.MIP)

data$IdeologyR8b[data$IdeologyR8b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas linker als Sie"
data$IdeologyL8b[data$IdeologyL8b=="Etwas moderater als Sie"] <- "Etwas rechter als Sie"


data$B8.Conjoint.Ideology  <- NA
data$B8.Conjoint.Ideology  <- data$Ideology8b
data <- within(data, B8.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.Ideology), data$IdeologyR8b, B8.Conjoint.Ideology))
data <- within(data, B8.Conjoint.Ideology  <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.Ideology), data$IdeologyL8b, B8.Conjoint.Ideology))
data$B8.Conjoint.Ideology  <- as.factor(data$B8.Conjoint.Ideology)


data$traits8c[data$traits8c==""] <- NA
data$traitsR8c[data$traitsR8c==""] <- NA
data$traitsL8c[data$traitsL8c==""] <- NA

data$B8.Conjoint.Share  <- NA
data$B8.Conjoint.Share  <- data$traits8c
data <- within(data, B8.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.Share), data$traitsR8c, B8.Conjoint.Share))
data <- within(data, B8.Conjoint.Share  <- ifelse(is.na(B8.Conjoint.Share), data$traitsL8c, B8.Conjoint.Share))
data$B8.Conjoint.Share[data$B8.Conjoint.Share=="2"] <- 10
data$B8.Conjoint.Share[data$B8.Conjoint.Share=="3"] <- 20  
data$B8.Conjoint.Share[data$B8.Conjoint.Share=="4"] <- 30    
data$B8.Conjoint.Share[data$B8.Conjoint.Share=="5"] <- 40   
data$B8.Conjoint.Share[data$B8.Conjoint.Share=="6"] <- 50   
data$B8.Conjoint.Share  <- as.factor(data$B8.Conjoint.Share)



# Create variable with information about which profile was selected

myvars <- c("traits8b", "traitsR8b", "traitsL8b", "Age8b", "Gender8b", "Education8b", "Expierience8b", "MIP8b", "Ideology8b",
            "AgeR8b", "GenderR8b", "EducationR8b", "ExpierienceR8b", "MIPR8b", "IdeologyR8b", 
            "AgeL8b", "GenderL8b", "EducationL8b", "ExpierienceL8b", "MIPL8b", "IdeologyL8b", "traits8c", "traitsR8c", "traitsL8c")

data2 <- data[ , !(names(data) %in% myvars)]

data2$A1.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_1
data2$A2.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_2
data2$A3.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_3
data2$A4.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_4
data2$A5.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_5
data2$A6.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_6
data2$A7.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_7
data2$A8.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_8

data2$B1.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_1
data2$B2.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_2
data2$B3.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_3
data2$B4.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_4
data2$B5.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_5
data2$B6.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_6
data2$B7.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_7
data2$B8.Conjoint.Choice <- data$Conjoint_8


## Reshape data from wide to long
data3 <- reshape(data2, varying=c(
  "A1.Conjoint.Age","A1.Conjoint.Choice", "A1.Conjoint.Education", "A1.Conjoint.Expierience","A1.Conjoint.Gender",
  "A1.Conjoint.Ideology", "A1.Conjoint.MIP",  "A1.Conjoint.Share",
  "B1.Conjoint.Age","B1.Conjoint.Choice", "B1.Conjoint.Education", "B1.Conjoint.Expierience","B1.Conjoint.Gender",
  "B1.Conjoint.Ideology", "B1.Conjoint.MIP",  "B1.Conjoint.Share",
  
  "A2.Conjoint.Age","A2.Conjoint.Choice", "A2.Conjoint.Education", "A2.Conjoint.Expierience","A2.Conjoint.Gender",
  "A2.Conjoint.Ideology", "A2.Conjoint.MIP",  "A2.Conjoint.Share",
  "B2.Conjoint.Age", "B2.Conjoint.Choice", "B2.Conjoint.Education", "B2.Conjoint.Expierience","B2.Conjoint.Gender",
  "B2.Conjoint.Ideology", "B2.Conjoint.MIP",  "B2.Conjoint.Share",
  
  "A3.Conjoint.Age","A3.Conjoint.Choice", "A3.Conjoint.Education", "A3.Conjoint.Expierience","A3.Conjoint.Gender",
  "A3.Conjoint.Ideology", "A3.Conjoint.MIP",  "A3.Conjoint.Share",
  "B3.Conjoint.Age","B3.Conjoint.Choice", "B3.Conjoint.Education", "B3.Conjoint.Expierience","B3.Conjoint.Gender",
  "B3.Conjoint.Ideology", "B3.Conjoint.MIP",  "B3.Conjoint.Share",
  
  "A4.Conjoint.Age","A4.Conjoint.Choice", "A4.Conjoint.Education", "A4.Conjoint.Expierience","A4.Conjoint.Gender",
  "A4.Conjoint.Ideology", "A4.Conjoint.MIP",  "A4.Conjoint.Share",
  "B4.Conjoint.Age","B4.Conjoint.Choice", "B4.Conjoint.Education", "B4.Conjoint.Expierience","B4.Conjoint.Gender",
  "B4.Conjoint.Ideology", "B4.Conjoint.MIP",  "B4.Conjoint.Share",
  
  "A5.Conjoint.Age","A5.Conjoint.Choice", "A5.Conjoint.Education", "A5.Conjoint.Expierience","A5.Conjoint.Gender",
  "A5.Conjoint.Ideology", "A5.Conjoint.MIP",  "A5.Conjoint.Share",
  "B5.Conjoint.Age","B5.Conjoint.Choice", "B5.Conjoint.Education", "B5.Conjoint.Expierience","B5.Conjoint.Gender",
  "B5.Conjoint.Ideology", "B5.Conjoint.MIP",  "B5.Conjoint.Share",
  
  "A6.Conjoint.Age","A6.Conjoint.Choice", "A6.Conjoint.Education", "A6.Conjoint.Expierience","A6.Conjoint.Gender",
  "A6.Conjoint.Ideology", "A6.Conjoint.MIP",  "A6.Conjoint.Share",
  "B6.Conjoint.Age","B6.Conjoint.Choice", "B6.Conjoint.Education", "B6.Conjoint.Expierience","B6.Conjoint.Gender",
  "B6.Conjoint.Ideology", "B6.Conjoint.MIP",  "B6.Conjoint.Share",
  
  "A7.Conjoint.Age","A7.Conjoint.Choice", "A7.Conjoint.Education", "A7.Conjoint.Expierience","A7.Conjoint.Gender",
  "A7.Conjoint.Ideology", "A7.Conjoint.MIP",  "A7.Conjoint.Share",
  "B7.Conjoint.Age","B7.Conjoint.Choice", "B7.Conjoint.Education", "B7.Conjoint.Expierience","B7.Conjoint.Gender",
  "B7.Conjoint.Ideology", "B7.Conjoint.MIP",  "B7.Conjoint.Share",
  
  "A8.Conjoint.Age","A8.Conjoint.Choice", "A8.Conjoint.Education", "A8.Conjoint.Expierience","A8.Conjoint.Gender",
  "A8.Conjoint.Ideology", "A8.Conjoint.MIP",  "A8.Conjoint.Share",
  "B8.Conjoint.Age","B8.Conjoint.Choice", "B8.Conjoint.Education", "B8.Conjoint.Expierience","B8.Conjoint.Gender",
  "B8.Conjoint.Ideology", "B8.Conjoint.MIP",  "B8.Conjoint.Share"
), 
idvar = "ID",
v.names = c("Conjoint.Choice", 
            "Conjoint.Age",
            "Conjoint.Education", 
            "Conjoint.Experience", 
            "Conjoint.Gender", 
            "Conjoint.Ideology",
            "Conjoint.MIP", 
            "Conjoint.Share"),
timevar = "Experiment",
times=c('A.1', "B.1",
        'A.2', "B.2",
        'A.3', "B.3",
        'A.4', "B.4",
        'A.5', "B.5",
        'A.6', "B.6",
        'A.7', "B.7",
        'A.8', "B.8"),
direction = "long"
)


#Reorder data by ID
data4 <-  data3[order(data3$ID),]

#Reorder variables in the dataset 
myvars <- c("ID", "Country","PartyFam", "Quota", "Rough_Ideology", "GenderIdeology", "Experiment", "Conjoint.Choice",
            "Conjoint.Age", "Conjoint.Education","Conjoint.Experience","Conjoint.Gender","Conjoint.Ideology",
            "Conjoint.MIP","Conjoint.Share", "Gender")

data4  <- data4[myvars]



#Translate value labels from German to English 
data4$Conjoint.Education <- ifelse(data4$Conjoint.Education == "Abitur / Matura", "High School", 
                                   ifelse(data4$Conjoint.Education == "Hochschulabschluss", "University Degree",
                                          ifelse(data4$Conjoint.Education == "Diplôme universitaire", "University Degree",
                                                 ifelse(data4$Conjoint.Education == " Promotion / Doktorat", "PhD",
                                                        ifelse(data4$Conjoint.Education == "Promotion / Doktorat", "PhD", NA)))))
data4$Conjoint.Education <- as.factor(data4$Conjoint.Education)



data4$Conjoint.Experience <- ifelse(data4$Conjoint.Experience == "Kommunales Parlament", "Local Council", 
                                    ifelse(data4$Conjoint.Experience  == "Landes- bzw. Kantonsparlament", "State Legislature",
                                           ifelse(data4$Conjoint.Experience  == " Landes- bzw. Kantonsparlament", "State Legislature",
                                                  ifelse(data4$Conjoint.Experience  == "Nationales Parlament", "National Legislature", NA))))
data4$Conjoint.Experience <- as.factor(data4$Conjoint.Experience)



data4$Conjoint.Ideology <- ifelse(data4$Conjoint.Ideology == "Etwa die gleiche Position wie Sie", "Same Position", 
                                  ifelse(data4$Conjoint.Ideology == "Etwa die gleiche Position wie Sie ", "Same Position", 
                                         ifelse(data4$Conjoint.Ideology  == "Etwas linker als Sie", "More Rightwing",
                                                ifelse(data4$Conjoint.Ideology  == "Etwas rechter als Sie", "More Leftwing", NA))))
data4$Conjoint.Ideology <- as.factor(data4$Conjoint.Ideology)



data4$Conjoint.MIP <- ifelse(data4$Conjoint.MIP == "Steuerpolitik", "Taxation", 
                             ifelse(data4$Conjoint.MIP  == "Einwanderung", "Immigration",
                                    ifelse(data4$Conjoint.MIP  == "Energiepolitik", "Energy Policy",
                                           ifelse(data4$Conjoint.MIP  == "Gleichstellung", "Gender Equality",
                                                  ifelse(data4$Conjoint.MIP  == "Innere Sicherheit", "Law & Order", 
                                                         ifelse(data4$Conjoint.MIP  == "Sozialpolitik", "Welfare", NA 
                                                         ))))))
data4$Conjoint.MIP  <- as.factor(data4$Conjoint.MIP)



data4$Conjoint.Gender <- ifelse(data4$Conjoint.Gender  == "Mann", "Man", 
                                ifelse(data4$Conjoint.Gender  == "Frau", "Woman", NA))
data4$Conjoint.Gender <- as.factor(data4$Conjoint.Gender)


data4$Gender <- ifelse(data4$Gender  == "Male", "Man", 
                       ifelse(data4$Gender  == "Female", "Woman", NA))
data4$Gender <- as.factor(data4$Gender)



data4$Conjoint.Age<-recode(data4$Conjoint.Age, "c(25, 26, 27, 28, 29)='Under 30'")
data4$Conjoint.Age<-recode(data4$Conjoint.Age, "c(30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39)='30-39'")
data4$Conjoint.Age<-recode(data4$Conjoint.Age, "c(40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49)='40-49'")
data4$Conjoint.Age<-recode(data4$Conjoint.Age, "c(50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59)='50-59'")
data4$Conjoint.Age<-recode(data4$Conjoint.Age, "c(60, 61, 62, 63, 64, 65)='60 and Older'")
data4$Conjoint.Age <- as.factor(data4$Conjoint.Age)

#Drop observations with missing data (i.e., those who did not reach conjoint part of the survey)
data4 <- na.omit(data4)

#Create dummy variable to indicate the candidate profile selected
data4$Choice <- ifelse(data4$Experiment %in% c("A.1", "A.2", "A.3", "A.4", "A.5", "A.6", "A.7", "A.8") 
                       & data4$Conjoint.Choice == "Kandidat A", 1,0)
data4$Choice <- ifelse(data4$Choice == 0 & data4$Conjoint.Choice == "Kandidat B"
                       & data4$Experiment %in% c("B.1", "B.2", "B.3", "B.4", "B.5", "B.6", "B.7", "B.8"), 
                       1, data4$Choice)

#Transform the variable Conjoint.Share into a factor
data4$Conjoint.Share <- as.factor(data4$Conjoint.Share)


#Indicate baseline categories
baselines <- list()
baselines$Conjoint.Gender <- "Man"
baselines$Conjoint.Education <- "High School"
baselines$Conjoint.Age <- "Under 30"
baselines$Conjoint.Experience <- "Local Council"
baselines$Conjoint.MIP <- "Taxation"
baselines$Conjoint.Ideology <- "Same Position"



data4 <- within(data4, Conjoint.Gender <- relevel(Conjoint.Gender, ref = "Man"))
data4 <- within(data4, Conjoint.Age <- relevel(Conjoint.Age, ref = "Under 30"))
data4 <- within(data4, Conjoint.MIP <- relevel(Conjoint.MIP, ref = "Taxation"))
data4 <- within(data4, Conjoint.Ideology <- relevel(Conjoint.Ideology, ref = "Same Position"))



#Eliminate unused factor levels
data4$Rough_Ideology <- as.factor(data4$Rough_Ideology)
data4$Rough_Ideology <- droplevels(data4$Rough_Ideology)

data4$PartyFam <- as.factor(data4$PartyFam)
data4$PartyFam <- droplevels(data4$PartyFam)

data4$Gender <- as.factor(data4$Gender)
data4$Gender <- droplevels(data4$Gender)

data4$GenderIdeology <- as.factor(data4$GenderIdeology)
data4$GenderIdeology <- droplevels(data4$GenderIdeology)

data4$Conjoint.Education <- (factor(data4$Conjoint.Education, levels = c("High School", "University Degree", "PhD")))
data4$Conjoint.Experience <- (factor(data4$Conjoint.Experience, levels = c("Local Council", "State Legislature", "National Legislature")))


#Saving on object in RData format
save(data4, file = "data4.RData")





